Hadoop+集算器共同实现去IOE

什么是IOE？I=IBM,O=Oracle,E=EMC。他们代表着典型的高端数据库、数据仓库架构体系，如高端服务：HP、IBM、Fujitsu，高端数据库软件，Teradata，Oracle，Greenplum，高端存储设备：EMC，Violin，Fusion-io。

以往，这种典型的高性能数据库架构还是中大型企业的首选。它们运行稳定、性能出众，在信息化程度不高、企业应用简单的时代非常流行。但随着近几年信息爆发性增长和企业应用的多样化复杂化，去IOE的呼声逐渐成为主流，一大批企业实施了减少乃至完全取消高端数据库的计划，这其中包括Intel、阿里巴巴、Amazon、eBay、Yahoo、Facebook。
信息爆发性的增长意味着存储空间需求的快速增长，应用的多样化、复杂化意味着计算压力和并发访问的快速增大，更快频率的升级是唯一应对之道，而IOE的升级成本之高，已经越来越成为企业管理者沉重的压力。很多情况下，企业即使付出了高昂的升级成本，仍然要面临响应缓慢、高负载率的痛苦。这就是去IOE的根本原因。
Hadoop，是被企业管理者们给予厚望的去IOE解决方案。
它支持廉价桌面级磁盘，可取代IOE的高端存储介质。
它的HDFS文件系统，可取代IOE的磁盘柜，磁盘阵列所提供的数据冗余安全。
它支持廉价PC，可取代高端数据库服务器。
它是开源软件，无需为CPU数量、存储空间、用户许可协议支持额外的软件费用。
它支持并行计算，可进行低成本的横向扩容，可将计算压力、存储压力均衡分担在多台廉价PC上，付出较低成本就可以使存储空间、计算性能、并发数量远远超过IOE。这就是Hadoop被寄予厚望的原因。
但IOE有一项优势是Hadoop无法完全具备的，那就是数据计算能力。
数据计算是企业数据中心最重要的软件功能，在信息爆炸和竞争日益激烈的今天，业务逻辑复杂的数据计算已经是常态的，尤其是在一些重要的应用如企业决策、流程优化、绩效测算、时间控制、成本管理等。事实上，那些高喊去IOE的企业，大都不得不保留着相当部分的IOE。Hadoop计算能力的短板，使它仅仅用于计算简单的ETL、数据存储及查找，真正大规模用于业务数据计算的应用却非常困难。
集算器能够提供企业级数据库的计算能力，与Hadoop无缝配合可以充分发挥其优势，真正帮助企业实施去IOE。
集算器是专注于增强Hadoop能力的纯JAVA的并行计算框架。它可以通过JDBC访问Hive，也可以直接读写HDFS。它拥有完备的数据计算体系，尤其擅长业务逻辑复杂的、需要存储过程才能完成计算。
集算器可以理解为一种类似R语言的动态集合式语言，并在内核提供了对分布式并行计算的支持，程序员可在享受类似R语言的简捷语法的同时获得并行计算的高效。它专为数据计算而设计，专为数据处理而优化，对于复杂的分析类业务，其开发效率和计算性能都超过当前Hadoop下的解决方案。
集算器支持专业的数据脚本语言，它支持真正的集合数据类型，易于用户从业务角度设计算法，可轻松实现用户的复杂业务逻辑。另外，它还支持有序集合，可以自由地访问集合的成员并进行和序号相关的计算。集合的集合可以轻松表达复杂的分组形式，比如等值分组、对位分组、枚举分组。用户还可以像操作对象一样操作数据集中的单独记录。它的脚本是书写在网格中的，无需定义即可引用中间计算结果，它的代码编辑和调试功能完善。

Hadoop+集算器，可以充分弥补Hadoop的短板，使Hadoop真正能够替代IOE的绝大部分功能，同时计算性能大大提高。
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